文档介绍：的理论框架,并推出了一种薪豹模式识别方法一支持向量机。摘要识别、文章分类等众多领域得到了广泛应用。利用该方法进行气路故障诊断,此外,问≡褚惨恢笔茄芯康娜鹊恪6砸陨衔侍獾匮芯慷冀诒疚闹刑传统以分类为手段的故障诊断都是在样本数目足够多的前提下进行的,只有在样本数趋予无穷时才能获得较好的效果。但在实际问题中,很多试验只能取得有限样本,这时原有方法难以取得理想的结果。发动机试车数据通常是有限的,这时原有方法都难以取得理想的结果。然而,统计学习理论是专门为小样本设计的,它的出现为研究有限样本情况下的统计模式识别建立了一个较好支持向量机方法是建立在统计学习理论的维理论和结构风险最小原理基础上的等人晏岢龅囊焕嘈滦突餮胺椒ǎ芄唤虾媒决小样本、非线性及高维数等模式识别问题。近年来言诹诚袷侗稹⒂镆在训练样本相对较少的情况下,仍可得到较好的识别率。目前研究奈恼虽然较多,但关于如何解决诠こ讨械囊恍┦涤梅椒ǖ难芯咳聪喽越仙佟现出来。本文为某型涡扇发动机建立了基于支持向量机的气路故障诊断系统。本系统建立了发动机非线性稳态模型,生成包含八种典型气路故障的故障样本库,采用支持向量机对故障特征和故障模式进行关联,并周训练好的向量机网络对故障分类。利用该型涡扇发动机试车数据对本系统进行的验证,诊断正确率在%左右。研究表明该方法能基本满足该涡扇发动机地面试车故障诊断的要求,具有较好的工程应用前景。关键词:支持向量机;航空发动机:气路故障诊断:地面试车
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髀芯勘尘昂鸵庖图菜型涡崩发动机外形圈某型涡痢发动机作为我国军现阶段主力战机的动力装鬣之一。由于制造工艺、加工水平等阆题的限制,在出厂检验中,该发动机试事性能参数一次达标率不高。目前的气路故障诊断和排除工作仍依靠试车人员的经验完成,一方两严重降低了试车效率,增加了生产成本:另一方面,对车台工程师要求很高。目前航空发动机故障诊断技术研究豹嗣标在于提高飞枫飞行的安全性、可靠性;缩短发动机的维修周期,简化维护步骤,降低维护成本。在飞行过程中发动机的故障诊断由发动概健康监视与故障诊凝系统緇瓿伞7⒍的整机试车作为检验发动梳生产加工、装配质爨、发动机性能瓣唯一手段,缺少相应的故障诊断系统。所以发展针对发动枫试车的敝障诊斯系统有着重要意捎孟冉墓收险锒霞际蹩梢员Vす收涎杆佟⒆既范ㄎ弧⒓跎僦圃熘恳淮握猿刀加谢嵩黾用T斐杀荆ㄓ土戏延谩⒎⒍劬珊再弘,黉一闼妒柯畚某型涡扇发动机是我国从国外引进的双涵道加力涡轮风扇发动机。我某厂经过长期的研究和仿制,现已成功国产化。其外形图如图。因此,发动机试车急待先进、科学的故障诊断系统。义:期并保证装备节点的准时完成,有着重要的军事和政治意义。第一章绪论
发动机气路放漳诊新技零发展现状菩班,歹童砖警硕士硷文饭收险锒舷低掣菁河械囊斐W刺畔⒍怨收系睦嘈汀⒉课蛔鞒判断,并据此对发动机的试车过程进行控制,可以减小损失,提高安全性。由此可以看到,对相应的发动机故障诊断技术开展研究也是十允迫切而必目前对发动机诊断的研究主要集中在以下领域:利用气路参数对发动机气利用专家系统或数据融合技术对发动机进行综合性能评估和故障诊断以及基于动态系统的故障诊断等。由于莱型涡扇发动机属予成熟产品,在整机试车过程中出现机械性能故障的可能性很小,本文的研究主要针对发动祝气路故障诊断F氛锒鲜加闡提出的放障影响系数矩眸,该方法要求测蠢参数的数量大于或至少等于故障种类数。随后,气路诊断受到越来越多的重视。世纪年代以来,一些监控诊断系统陆续投入使用,见袭。这些系统中,一类是对整机性能衰退进行监控,另一类则是有单元体诊断功能。此外,还有用于发动机大修试车的诊断系统翔公司的,镜腗等,这些诊断系统主要利用发动机气动热力模型。目前霄些钒鹫为了诊断需要美国空军研究实验室实时诊断功能的低持饕2捎蒙窬掣醴椒ń泄收险锒稀7⒍诊断专家系统有腃颬、英国航空公司的等,它们都劳动成本,减少试车时间可以带来可观的经济效益。保孀殴诜⒍ㄖ匝系统的普遍完善,在此基础上发展故障诊断技术,可以充分利用低辰⒌氖菘猓苊馐猿凳堇费。要的。。攀路性能和传感器进行诊断利用振动、滑油及孔探信号对枫械性能进行诊断;技术。气路故障诊断是利用带有噪音或偏置的气路参数对发动枫性能进行诊断已增加了传感器数量。世纪年代后,人工智能开始广泛应用于气路诊断,甏锲诳7⒌木哂第一章绪论罱薯罱街胕高罱宣;;直
要竺兰す珞羡.⒍饭收险锒现饕7椒墨二兰笾塑情况下,才会宥较好的结果,但是诊断结果中存在着故障扩散化的现象是将气路诊断和其它诊断技术槽融合的发动机维修决策支持系统。表糠止夥⒍锒舷低系统名称诊断水平适用机型发动机同上单元体我国发动机监控与故障诊断技术研究